[发明专利]风力发电机轴承剩余使用寿命预测模型的构建方法

权利要求书

1.一种风力发电机轴承剩余使用寿命预测模型的构建方法，其特征在于，是由如下步骤实现的：

步骤1、采集轴承振动数据

预置A种故障等级的轴承，并赋予每种故障等级的轴承一个剩余使用寿命值，首次使用的轴承的剩余使用寿命值为B，严重故障需要更换的轴承的剩余使用寿命值为0，其余故障等级的轴承的剩余使用寿命值归一化到0－B的区间内，各故障等级的轴承之间的剩余使用寿命值的差值由试验测得；

参照真实运行场景，在台架试验台上将风力发电机倾斜β角放置，转子短接，空载运行；利用三轴加速度传感器分别采集传动端各故障等级的轴承的X、Y、Z三轴方向加速度信号，每种故障等级的轴承分别采集转速n₁、n₂、n₃、……、n_m下的X、Y、Z三轴方向加速度信号，每个转速的采集时间为T，三轴加速度传感器的采样频率为Fs，这样，每种故障等级的轴承在每个转速下的采集时间T内得到3×Fs×T个数据点，以C个数据点作为一个样本数据，共有3×Fs×T/C个样本数据，对每个样本数据添加故障等级标签，每种转速下A种故障等级的轴承共得到3×A×Fs×T/C个带故障等级标签的样本数据；

步骤2、数据预处理

将每个样本数据利用下式进行归一化处理：

N_i = (D_i – μ)/σ

其中，Ni表示归一化后的样本数据，Di表示归一化前的样本数据，μ表示样本数据的均值，σ表示样本数据的标准差；

m个转速分成k和（m-k）两部分，3×k×A×Fs×T/C个归一化后的带故障等级标签的样本数据作为训练集，3×（m-k）×A×Fs×T/C个归一化后的带故障等级标签的样本数据作为验证集；

步骤3、构建长短期记忆网络并配置网络参数、指定训练选项

长短期记忆网络由七个层组成：第一层为一个序列输入层；第二层为LSTM网络层I；第三层为丢弃层I；第四层为LSTM网络层II；第五层为丢弃层II；第六层是一个全连接层；第七层为回归输出层；

步骤4、训练网络

将步骤2中的训练集导入网络，通过训练过程，从而得到风力发电机轴承剩余使用寿命预测模型；

步骤5、预测模型的验证

使用步骤2中生成的验证集对步骤4得到的风力发电机轴承剩余使用寿命预测模型进行验证，通过均方根误差评价预测模型性能：均方根误差小于或等于30；若均方根误差未达到要求，则返回步骤3，修改步骤3中的网络参数、训练选项，直至均方根误差满足要求。

2.一种风力发电机轴承剩余使用寿命预测模型的构建方法，其特征在于，是由如下步骤实现的：

步骤1、采集轴承振动数据

预置16种故障等级的轴承，并赋予每种故障等级的轴承一个剩余使用寿命值，首次使用的轴承的剩余使用寿命值为150，严重故障需要更换的轴承的剩余使用寿命值为0，其余故障等级的轴承的剩余使用寿命值归一化到0－150的区间内，各故障等级的轴承之间的剩余使用寿命值的差值由试验测得；

参照真实运行场景，在台架试验台上将风力发电机倾斜5度放置，转子短接，空载运行；利用三轴加速度传感器分别采集传动端各故障等级的轴承的X、Y、Z三轴方向加速度信号，每种故障等级的轴承分别采集转速1000 r/min、1250 r/min、1500 r/min、1750 r/min、2000 r/min下的X、Y、Z三轴方向加速度信号，每个转速的采集时间为10分钟，三轴加速度传感器的采样频率为20KHz，这样，每种故障等级的轴承在每个转速下的10分钟内得到3×12000000个数据点，以2400个数据点作为一个样本数据，共有3×5000个样本数据，对每个样本数据添加故障等级标签，每种转速下16种故障等级的轴承共得到3×80000个带故障等级标签的样本数据；

步骤2、数据预处理

将每个样本数据利用下式进行归一化：

N_i = (D_i – μ)/σ

其中，Ni表示归一化后的样本数据，Di表示归一化前的样本数据，μ表示样本数据的均值，σ表示样本数据的标准差；

选取1000 r/min、1500 r/min和2000 r/min转速下的3×240000个归一化后的带故障等级标签的样本数据作为训练集，1250 r/min和1750 r/min转速下的3×160000个归一化后的带故障等级标签的样本数据作为验证集；

步骤3、构建长短期记忆网络并配置网络参数、指定训练选项

长短期记忆网络由七个层组成：第一层为一个序列输入层，输入层的特征参数设置为3；第二层为LSTM网络层I，该网络层具有100个隐层单元；第三层为一个丢弃率为0.1的丢弃层I；第四层为LSTM网络层II，该网络层具有500个隐层单元；第五层为一个丢弃率为0.2的丢弃层II；第六层是一个全连接层；第七层为回归输出层；

指定长短期记忆网络的训练选项：设置自适应矩估计法作为训练的求解器；指定最大迭代次数为200次；指定最小批训练为16；指定学习速率为0.01；指定梯度阈值为1；指定训练处理器硬件为图形处理器；

步骤4、训练网络

将步骤2中的训练集导入网络，通过训练过程，从而得到风力发电机轴承剩余使用寿命预测模型；

步骤5、预测模型的验证

使用步骤2中生成的验证集对步骤4得到的风力发电机轴承剩余使用寿命预测模型进行验证，通过均方根误差评价预测模型性能：均方根误差值为25.65。